Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.21
no.4
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pp.737-743
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2017
The intelligent life-log system proposed in this paper is intended to identify and record a myriad of everyday life information as to the occurrence of various events based on when, where, with whom, what and how, that is, a wide variety of contextual information involving person, scene, ages, emotion, relation, state, location, moving route, etc. with a unique tag on each piece of such information and to allow users to get a quick and easy access to such information. Context awareness generates and classifies information on a tag unit basis using the auto-tagging technology and biometrics recognition technology and builds a situation information database. In this paper, we developed an active modeling method and an application that recognizes expressionless and smile expressions using lip lines to automatically record emotion information.
In this paper, we develop interactive content services for preventing depression of users through an intelligent Internet of Things(IoT) mirror system. For interactive content services, an IoT mirror device measures attention and meditation data from an EEG headset device and also measures facial expression data such as "sad", "angery", "disgust", "neutral", " happy", and "surprise" classified by a multi-layer perceptron algorithm through an webcam. Then, it sends the measured data to an oneM2M-compliant IoT server. Based on the collected data in the IoT server, a machine learning model is built to classify three levels of depression (RED, YELLOW, and GREEN) given by a proposed merge labeling method. It was verified that the k-nearest neighbor (k-NN) model could achieve about 93% of accuracy by experimental results. In addition, according to the classified level, a social network service agent sent a corresponding alert message to the family, friends and social workers. Thus, we were able to provide an interactive content service between users and caregivers.
In Computer Graphics, to select the element for modeling is very important in aspect of real-time processing of photorealistic images. Especially in modeling of informal objects, the criteria of choice are such as the minimum number of data, the easy rendering technique, and the expansibility. The metaball model which is one of the methods for modeling the implicit surface is excellent in modeling the complicated surface with a few data. However, a greater number of data are required for modeling objects that consist of planar surfaces with metaballs than with polygons. In this paper, we propose the new skeletal element, metacube which has the merits of metaball and improves the modeling ability of informal objects containing planar surfaces. A metacube has two parameters to change freely its shape from the cube to the sphere and can easily do the modeling of objects with curved surfaces and plane surfaces.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.2
no.9
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pp.369-380
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2013
Recently, role-based distributed system models have been proposed to support adaptive interactions in ubiquitous application environment. A Role-based distributed model regards an application as an organization composed of roles, and separate players running role processes from the roles. When an application is running, it binds a role with a player, and the player runs dynamically assigned role processes provided by an application for supporting adaptability. However, there has not been much attention on researches about development and runtime environment for role-based distributed systems. In this paper we suggest an application framework as an environment for developing and executing role-base distributed systems. The application framework is divided into two parts: an organization framework to manage and construct an organization composed of roles necessary in the application, and a player framework to provide running environment for players. In this paper, we focus on the organization framework which supports the creation and management of organizations, directory service for players and allocation of players to roles, and message brokering between roles and players. The proposed framework makes developers to be able to develop highly adaptive distributed systems in the ubiquitous environment.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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v.46
no.4
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pp.7-16
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2009
A robot must be able to generate various skills to achieve given tasks intelligently and reasonably. The robot must first learn affordances to generate the skills. An affordance is defined as qualities of objects or environments that induce actions. Affordances can be usefully used to generate skills. Most tasks require sequential and goal-oriented behaviors. However, it is usually difficult to accomplish such tasks with affordances alone. To accomplish such tasks, a skill is constructed with an affordance and a soft behavioral motivation switch for reflecting goal-oriented elements. A skill calculates a behavioral motivation as a combination of both presently perceived information and goal-oriented elements. Here, a behavioral motivation is the internal condition that activates a goal-oriented behavior. In addition, a robot must be able to execute sequential behaviors. We construct skill networks by using generated skills that make action selection feasible to accomplish a task. A robot can select sequential and a goal-oriented behaviors using the skill network. For this, we will first propose a method for modeling and learning Bayesian networks that are used to generate affordances. To select sequential and goal-oriented behaviors, we construct skills using affordances and soft behavioral motivation switches. We also propose a method to generate the skill networks using the skills to execute given tasks. Finally, we will propose action-selection-mechanism to select sequential and goal-oriented behaviors using the skill network. To demonstrate the validity of our proposed methods, "Searching-for-a-target-object", "Approaching-a-target-object", "Sniffing-a-target-object", and "Kicking-a-target-object" affordances have been learned with GENIBO (pet robot) based on the human teaching method. Some experiments have also been performed with GENIBO using the skills and the skill networks.
This study, from the perspective of Learning with AI, aimed to explore the educational applicability of writing evaluation criteria generated by artificial intelligence. Specifically, it sought to systematically analyze the similarities and differences between AI-generated criteria and those developed by humans. The research questions for this study were set as follows: 1) What characteristics do the writing evaluation criteria generated by AI tools have? 2) What similarities and differences exist between the writing evaluation criteria generated by humans and AI tools? GPT and Claude were selected as representative AI tools, and they were tasked with generating writing evaluation criteria for undergraduate students. These AI-generated criteria were then compared with human-created criteria. The results showed a commonality: Both humans and AI-tools placed the highest importance on categories related to content. However, while humans evaluated based on three main categories - content, organization, and language usage - the AI tools included additional categories such as format and citations, original thinking, and overall impression. In general, human tended to include more detailed items within each evaluation category, while AI tools presented more concise items. Notably, differences were observed in language-related aspects and scoring systems, which were influenced by the AI tools being developed based on English. This study offers important insights into the development of collaborative evaluation models between humans and AI, and it explores the potential role of AI as a complementary tool in educational assessment in the future.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.42
no.5
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pp.398-405
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2014
Recently the embedded software has been widely applied to the safety-critical systems in aviation and defense industries, therefore, the higher level of reliability, availability and fault tolerance has become a key factor for its implementation into the systems. The integrity of the software can be verified using the static analysis tools. And recent developed static analysis tool can evaluate code integrity through the mathematical analysis method. In this paper we detect the autocode error and violation of coding rules using the formal verification tool, Polyspace(R). And the fundamental errors on the flight control law model have been detected and corrected using the formal verification results. As a result of verification process, FBW helicopter control law autocode can ensure code integrity.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2006.05a
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pp.328-332
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2006
환경모델링 기법은 비선형 오염유출현상을 구조화하여 배출특성 규명 및 정책대안의 영향예측 도구로서 활용도가 증가하고 있다. 반면 복잡한 입력 파라미터의 구성은 모형운영에 있어 비정량적 수치를 적용할 수 있는 가능성을 내포하고 있다. 이러한 한계성을 극복하기 위해 최근 들어 GIS와 정보기술의 연계를 통한 자료관리 및 모형 매개변수 산출을 위한 연구들이 활발히 진행 중에 있다. GIS-모델링 분야의 기술적 성장에도 불구하고 정보구축의 시점, 주기, 구축 형태 등의 통일화가 이루어지지 않았다. 따라서 BASINS과 같은 기 구축된 정보 분석체계를 사용하고자 할 때 단위사업별로 구축된 공간정보의 구조해석을 다시 수행해야 하는 문제를 지니고 있다. 이는 구축된 정보를 사용하여 해석하고자 하는 주체가 분명하지 않고, 분석모델에서 요구하는 입력 자료의 구조를 명확하게 해석할 수 있는 정보기술과 분석기술의 연계부족으로 발생한 문제이다. 이에 본 연구의 목적은 NGIS사업을 통해 축척된 지형공간 데이터베이스와 GIS의 공간분석기능을 연계하여 유역 오염원 기상 공간정보의 관리, 유역 오염유출모형인 HSPF(Hydrologic Simulation Program-Fortran)의 운영정보 생성을 지원하는 지능형 정보관리시스템을 개발하는데 있다. 주 연구내용은 시스템 분석 및 설계, 기초 데이터 수집과 DB 구축, 지형 매개변수 산정을 위한 GIS-HSPF의 통합 인터페이스 구축이다. 개발된 KBASIN-HSPF는 EPA에 의해 개발된 BASIN의 유역분할, 하천망생성, 지형특성계수 산정 기능과 함께 우리나라의 지형.오염원.기상정보의 저장구조를 고려한 데이터 모델링, Tissen망에 준한 강우자료 생성 그리고 HSPF 모형운영정보 산정 및 전환기능을 포함하고 있다. KBASIN-HSPF는 유역기반 점.비점오염원 정보를 통합 관리하고자 하는 오염총량관리제의 기술적 정보관리 환경으로 활용가능하며, 기존의 오염유출모델링을 위해 자료준비부터 정보연계, 모형운영까지 분산된 환경에서 수행되었던 것을 통합환경하에서 진행함으로써 정보의 질적보장과 정보전환의 표준화방안을 제시하는 정보분석시스템이다.
The objective of this study is to identify the effects of endurance exercise and selenium on mitochondrial transcription factor in old Goto-Kakizaki (GK) rats. In this experiments, endurance exercise were treadmill-run at 24 m/min, 30 min/day, 5 days/week, 6 weeks and 5 umol/kg of sodium selenite was injected intraperitoneally. In exercise group, selenium group, and combination group, the mitohondrial biogenesis-related genes, including PGC-$1{\alpha}$, NRF-1, and Tfam expression level were significantly increased compared to control group. Consistent with the increased biogenesis-related genes, the cytochrome C in the treated groups, which was the indicator of mitochondrial content, was significantly increased compared to control group. Especially, combination of exercise and selenium may be effective in the increase of mitochondrial biogenesis, activity and insulin sensitivity. Therefore, exercise and selenium treatment is likely to promote diabeticmitochondrial malfunction and then improve diabetes.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.16
no.12
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pp.93-102
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2011
This paper presents a walking guidance system for blind pedestrians in an outdoor environment using just one single camera. Unlike many existing travel-aid systems that rely on stereo-vision, the proposed system aims to get necessary information of the road environment by using just single camera fixed at the belly of the user. To achieve this goal, a top-view image of the road is used, on which obstacles are detected by first extracting local extreme points and then verified by the polar edge histogram. Meanwhile, user motion is estimated by using optical flow in an area close to the user. Based on these information extracted from image domain, an audio message generation scheme is proposed to deliver guidance instructions via synthetic voice to the blind user. Experiments with several sidewalk video-clips show that the proposed walking guidance system is able to provide useful guidance instructions under certain sidewalk environments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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